神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )設計（原書(shū)第2版）簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘

編輯推薦:

內容簡(jiǎn)介:本書(shū)是一本易學(xué)易懂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )教材，主要討論網(wǎng)絡(luò )結構、學(xué)習規則、訓練技巧和工程應用，緊緊圍繞“設計”這一視角組織材料和展開(kāi)講解，強調基本原理和訓練方法，概念清晰，數學(xué)論述嚴謹，包含豐富的實(shí)例和練習，并配有課件和MATLAB演示程序。本書(shū)要求讀者具備線(xiàn)性代數、概率論和微分方程的基礎知識，可作為高年級本科生或一年級研究生的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )導論課程教材，也可供有興趣的讀者自學(xué)或參考。

作者簡(jiǎn)介:

目錄:目　錄
Neural Network Design，Second Edition

出版者的話(huà)
譯者序
前言
第1章　引言1
　1.1　目標1
　1.2　歷史1
　1.3　應用3
　1.4　生物學(xué)啟示4
　1.5　擴展閱讀5
第2章　神經(jīng)元模型及網(wǎng)絡(luò )結構8
　2.1　目標8
　2.2　理論與例子8
　　2.2.1　記號8
　　2.2.2　神經(jīng)元模型8
　　2.2.3　網(wǎng)絡(luò )結構11
　2.3　小結15
　2.4　例題17
　2.5　結束語(yǔ)18
　2.6　習題18
第3章　一個(gè)說(shuō)明性的實(shí)例20
　3.1　目標20
　3.2　理論與例子20
　　3.2.1　問(wèn)題描述20
　　3.2.2　感知機21
　　3.2.3　Hamming網(wǎng)絡(luò )23
　　3.2.4　Hopfield網(wǎng)絡(luò )26
　3.3　結束語(yǔ)27
　3.4　習題28
第4章　感知機學(xué)習規則31
　4.1　目標31
　4.2　理論與例子31
　　4.2.1　學(xué)習規則31
　　4.2.2　感知機結構32
　　4.2.3　感知機的學(xué)習規則35
　　4.2.4　收斂性證明39
　4.3　小結41
　4.4　例題42
　4.5　結束語(yǔ)48
　4.6　擴展閱讀49
　4.7　習題49
第5章　信號與權值向量空間53
　5.1　目標53
　5.2　理論與例子53
　　5.2.1　線(xiàn)性向量空間53
　　5.2.2　線(xiàn)性無(wú)關(guān)54
　　5.2.3　生成空間55
　　5.2.4　內積56
　　5.2.5　范數56
　　5.2.6　正交性56
　　5.2.7　向量展開(kāi)式58
　5.3　小結60
　5.4　例題61
　5.5　結束語(yǔ)66
　5.6　擴展閱讀67
　5.7　習題67
第6章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的線(xiàn)性變換71
　6.1　目標71
　6.2　理論與例子71
　　6.2.1　線(xiàn)性變換71
　　6.2.2　矩陣表示72
　　6.2.3　基變換74
　　6.2.4　特征值與特征向量76
　6.3　小結79
　6.4　例題79
　6.5　結束語(yǔ)85
　6.6　擴展閱讀85
　6.7　習題86
第7章　有監督的Hebb學(xué)習90
　7.1　目標90
　7.2　理論與例子90
　　7.2.1　線(xiàn)性聯(lián)想器91
　　7.2.2　Hebb規則91
　　7.2.3　偽逆規則93
　　7.2.4　應用95
　　7.2.5　Hebb學(xué)習的變形96
　7.3　小結97
　7.4　例題98
　7.5　結束語(yǔ)105
　7.6　擴展閱讀105
　7.7　習題106
第8章　性能曲面和最優(yōu)點(diǎn)108
　8.1　目標108
　8.2　理論與例子108
　　8.2.1　泰勒級數108
　　8.2.2　方向導數110
　　8.2.3　極小點(diǎn)111
　　8.2.4　優(yōu)化的必要條件113
　　8.2.5　二次函數114
　8.3　小結119
　8.4　例題120
　8.5　結束語(yǔ)127
　8.6　擴展閱讀127
　8.7　習題128
第9章　性能優(yōu)化131
　9.1　目標131
　9.2　理論與例子131
　　9.2.1　最速下降法131
　　9.2.2　牛頓法136
　　9.2.3　共軛梯度法139
　9.3　小結142
　9.4　例題142
　9.5　結束語(yǔ)150
　9.6　擴展閱讀150
　9.7　習題151
第10章　Widrow-Hoff學(xué)習153
　10.1　目標153
　10.2　理論與例子153
　　10.2.1　ADALINE網(wǎng)絡(luò )153
　　10.2.2　均方誤差154
　　10.2.3　LMS算法156
　　10.2.4　收斂性分析157
　　10.2.5　自適應濾波器159
　10.3　小結164
　10.4　例題165
　10.5　結束語(yǔ)174
　10.6　擴展閱讀174
　10.7　習題175
第11章　反向傳播179
　11.1　目標179
　11.2　理論與例子179
　　11.2.1　多層感知機179
　　11.2.2　反向傳播算法182
　　11.2.3　例子186
　　11.2.4　批量訓練和增量訓練188
　　11.2.5　使用反向傳播188
　11.3　小結192
　11.4　例題193
　11.5　結束語(yǔ)201
　11.6　擴展閱讀201
　11.7　習題202
第12章　反向傳播算法的變形210
　12.1　目標210
　12.2　理論與例子210
　　12.2.1　反向傳播算法的缺點(diǎn)210
　　12.2.2　反向傳播算法的啟發(fā)式改進(jìn)215
　　12.2.3　數值優(yōu)化技術(shù)218
　12.3　小結226
　12.4　例題228
　12.5　結束語(yǔ)235
　12.6　擴展閱讀236
　12.7　習題237
第13章　泛化241
　13.1　目標241
　13.2　理論與例子241
　　13.2.1　問(wèn)題描述242
　　13.2.2　提升泛化能力的方法243
　13.3　小結257
　13.4　例題258
　13.5　結束語(yǔ)265
　13.6　擴展閱讀265
　13.7　習題266
第14章　動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )270
　14.1　目標270
　14.2　理論與例子270
　　14.2.1　分層數字動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )271
　　14.2.2　動(dòng)態(tài)學(xué)習的基本原則273
　　14.2.3　動(dòng)態(tài)反向傳播276
　14.3　小結288
　14.4　例題290
　14.5　結束語(yǔ)296
　14.6　擴展閱讀296
　14.7　習題297
第15章　競爭網(wǎng)絡(luò )302
　15.1　目標302
　15.2　理論與例子302
　　15.2.1　Hamming網(wǎng)絡(luò )303
　　15.2.2　競爭層304
　　15.2.3　生物學(xué)中的競爭層307
　　15.2.4　自組織特征圖308
　　15.2.5　學(xué)習向量量化310
　15.3　小結314
　15.4　例題315
　15.5　結束語(yǔ)322
　15.6　擴展閱讀322
　15.7　習題323
第16章　徑向基網(wǎng)絡(luò )329
　16.1　目標329
　16.2　理論與例子329
　　16.2.1　徑向基網(wǎng)絡(luò )329
　　16.2.2　訓練RBF網(wǎng)絡(luò )333
　16.3　小結343
　16.4　例題344
　16.5　結束語(yǔ)347
　16.6　擴展閱讀347
　16.7　習題348
第17章　實(shí)際訓練問(wèn)題352
　17.1　目標352
　17.2　理論與例子352
　　17.2.1　訓練前的步驟353
　　17.2.2　網(wǎng)絡(luò )訓練359
　　17.2.3　訓練結果分析362
　17.3　結束語(yǔ)368
　17.4　擴展閱讀368
第18章　實(shí)例研究1:函數逼近370
　18.1　目標370
　18.2　理論與例子370
　　18.2.1　智能傳感系統描述370
　　18.2.2　數據收集與預處理371
　　18.2.3　網(wǎng)絡(luò )結構選擇372
　　18.2.4　網(wǎng)絡(luò )訓練372
　　18.2.5　驗證373
　　18.2.6　數據集374
　18.3　結束語(yǔ)375
　18.4　擴展閱讀375
第19章　實(shí)例研究2：概率估計376
　19.1　目標376
　19.2　理論與例子376
　　19.2.1　CVD過(guò)程描述376
　　19.2.2　數據收集與預處理377
　　19.2.3　網(wǎng)絡(luò )結構選擇378
　　19.2.4　網(wǎng)絡(luò )訓練379
　　19.2.5　驗證381
　　19.2.6　數據集382
　19.3　結束語(yǔ)382
　19.4　擴展閱讀383
第20章　實(shí)例研究3：模式識別384
　20.1　目標384
　20.2　理論與例子384
　　20.2.1　心肌梗死識別問(wèn)題描述384
　　20.2.2　數據收集與預處理384
　　20.2.3　網(wǎng)絡(luò )結構選擇387
　　20.2.4　網(wǎng)絡(luò )訓練387
　　20.2.5　驗證388
　　20.2.6　數據集389
　20.3　結束語(yǔ)390
　20.4　擴展閱讀390
第21章　實(shí)例研究4：聚類(lèi)391
　21.1　目標391
　21.2　理論與例子391
　　21.2.1　森林覆蓋問(wèn)題描述391
　　21.2.2　數據收集與預處理392
　　21.2.3　網(wǎng)絡(luò )結構選擇392
　　21.2.4　網(wǎng)絡(luò )訓練393
　　21.2.5　驗證394
　　21.2.6　數據集396
　21.3　結束語(yǔ)396
　21.4　擴展閱讀396
第22章　實(shí)例研究5：預測398
　22.1　目標398
　22.2　理論與例子398
　　22.2.1　磁懸浮系統描述398
　　22.2.2　數據收集與預處理399
　　22.2.3　網(wǎng)絡(luò )結構選擇399
　　22.2.4　網(wǎng)絡(luò )訓練401
　　22.2.5　驗證402
　　22.2.6　數據集404
　22.3　結束語(yǔ)404
　22.4　擴展閱讀405
附錄A　參考文獻406
附錄B　記號413
附錄C　軟件417
索引420